Dấu hiệu cho thấy AI ngày càng giống con người

1 the Road ra đời năm ꦜ2018. Điểm đặc biệt là tác phẩm không có tác giả, ít nhất là theo định nghĩa truyền thống.

Những câu văn xuôi được kết hợp bởi mạng lưới thần kinh với trí nhớ ngắn hạn, sử dụng dữ liệu từ camera giám sát và hàng loạt cảm biến gắn trên một xe tải di chuyển từ thành phố New York đến New Orleans. Kết quả là "phiên bản AI" cho cuốn tiểu thuyết On the Road của Jack Kerouac ra đời.

Thể hiện sức sáng tạo tương đương con người là một thách thức lớn đối với AI, nhưng hàng loạt ti𝄹ến bộ đang xuất hiện trong thꦡời gian qua.

1 the Road là một trong các ví dụ cho thấy AI có thể được dùng cho mục đích sáng tạo. Những người làm công việc chân tay từ lâu đã hiểu rằng quy trình tự động hóa sẽ đe dọa sinh kế của họ, trong khi giới nhạc sĩ, họa sĩ và nhà văn luôn tin máy móc không thể tái hiện tác phẩm của họ. Tuy 🐲nhiên, niềm t♑in này dường như đang lung lay.

AI luôn xuất hiện trong danh sách 10 xu thế công nghệ chiến lược hàng đầu của Gartner từ năm 2015. Công nghệ trí tuệ nhân tạo và ảnh hưởng của nó với thế giới từ lâu đã được coi trọng, nhưng khó có thể sàng lọc thông tin thực sự giữa những kỳ vọng được cường điệu hóa. Khoa học viễn tưởng vẽ nên nhiều hình ảnh của AI, từ những robot giúp việc nhân từ cho đến các siêu máy tính hủy diệt thế giới. Rõ ràng, cౠông nghệ hiện nay chưa đạt tới mức đó.

Tuy nhiên, AI cũng không phải công nghệ tương lai, nó đã hiện diện trong cuộc sống hiện tại. Khi khách hàn𒐪g gặp vấn đề với sản phẩm hoặc dịch vụ, họ có thể tìm đến website của doanh nghiệp và trò chuyện online để giải quyết tình hình. Cuộc đối thoại có thể diễn ra giữa khách hàng với trợ lý ảo. Chúng mang hình ảnh thân thiện và cách phản ứng giống con người, dù chỉ là những dòng code lập trình.

Trong lĩnh vực sản xuất, các tập đoàn như BMW, Airbus và LG đang dùng AI để tăng hiệu quả, an toàn và độ tin cậy trong nhà máy. Ở quy mô gia đình, AI có thể giúp máy hút bụi xác định kích thước phòng và những chướng ng꧙ại vật, từ đó xác định đường lau dọn hiệu quả nhất và tự hoạt động🍨 mà không cần tác động từ con người.

Đây đều là những thành tựu ấn tượng, gần như không thể tưởng tượng chỉ cách đây vài chục nꦚăm. Tuy nhiên, vẫn có tranh luận cho rằng chúng chưa trở thành AI thực sự khi chỉ vận hành theo các thông số có sẵn, không thể hoạt🎐 động khi xuất hiện yếu tố bất thường ngoài thiết kế.

"Trí tuệ nhân tạo tổng thể" (AGI) thường dùng để chỉ những cỗ máy có t🍌hể áp dụng kiến thức và kỹ năng tron🍸g nhiều tình huống khác nhau, tức là có thể tự học và giải quyết vấn đề như con người.

"Nhiều loại AI hiện nay được xếp vào nhóm 'AI hẹp', chỉ hoạt động theo những quy chuẩn rõ ràng. Tuy nhiên, đang có nhiều dự án nghiên cứu máy móc đa năng. Công ty DeepMind đang phát triển một phiên bản của chương trình cờ vuꦏa AlphaZero nhằm ứng dụng vào nghiên cứu y khoa, cụ thể là quá trình cuộn gập protein", tác giả Arthur Miller nhận xét.

Xe tự lái, trợ lý c♍á nhân ảo như Alexa và cả những bộ lọc spam tự động cũng được coi là AI hẹp. Dù công nghệ đang phát triển rất nhanh, vẫn chỉ có rất ít ứng dụng có thể coi là AGI.

Sức sáng tạo là một trong những trở ngại lớn nhất để ứng dụng có thể coi là AGI. Con người rất dễ vượt qua giới hạn kiến🎶 thức của bản thân để sáng tạo ra những thứ mới mẻ. Viết văn, vẽ, trang trí và nấu ăn đều là những quy trình sáng tạo, dù nhiều người không biết điều đó. Trong khi đó, máy móc chủ yếu làm những gì chúng được yêu cầu.

Dù vậy, máy móc đang bắt đầu thể hiện khả năng sáng tạo. Ngoài tiểu thuyết 1 the Road, AI có tên Benjamin đã viết kịch bản phim viễn tưởng mang tên "Sunspring" vào năm 2016. Nó được chuyển thể thành phim và chi🍸ếu tại liên hoan phim Sci-Fi-London sau đó khôngꦐ lâu.

Giới báo chí cũng có lý do để lo ngại. Hàng loạt hãng truyền thông như Forbes, Washington Posts và Reuters đang dùng công cụ học máy để tạo nội dung. Bloomberg sử dụng hệ thống máy tính Cyborg biến báo cáo tài chính thành các bài viết nཧgắn trong chớ🍬p nhoáng, và đang đảm nhận khoảng một phần ba nội dung trên trang Bloomberg News.

Những người hoài nghi rằng viết văn là hình thức sáng tạo dễ bắt chước nhất, vì nó có các quy t𝐆ắc ngữ pháp rõ ràng và kho nội dung vô h🅘ạn cho máy móc học hỏi. Tuy nhiên, sự sáng tạo của AI đang mở rộng ra nhiều lĩnh vực khác.

"AlphaGo được DeepMind phát triển đã đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới vào năm 2016. Nó tạo ra những nước đ꧋i hoàn toàn mới và không ai ngờ tới, vượt qua khuôn khổ dữ liệu huấn luyện từ trước. Đó là màn thể hiện sáng tạo đáng kinh ngạc", Miller nói.

Máy móc cũng cho thấy khả năng suy nghĩ ứng biến, điều từng được cho là vượt quá khả năng của chúng. Dự án Debater của IBM nă🌼m ngoái đối đầu với Harish Natarajan, người lọt vào chung kết Giải vô địch tranh luận thế giới năm 2016, trong cuộc tranh luận về việc trẻ mầm non có nên nhận trợ cấp chính phủ hay không. Dù Natarajan giành chiến thắng, máy tính của IBM vẫn có nhiều luận điểm rất thuyết phục, tự đưa ra những phương án đáp trả Natarajan và tự ra lập luận kết thúc.

Dù hay được so sánh với nhau, bộ não con người và bộ xử lý m🔯áy tính hoạt đ💞ộng theo phương thức hoàn toàn trái ngược. Trong máy tính, transistor nối tiếp nhau theo chuỗi tương đối đơn giản, trong khi tế bào thần kinh kết nối chéo theo những lớp rất phức tạp.

Điều này khiến máy tính có 🉐khả năng lưu trữ lượng lớn dữ liệu và truy cập chúng theo những cách cố định, được lập trình trước. Bộ não cần nhiều thời gian để học những thông tin phức tạp, nhưng lại đủ sức tái cơ cấu và biến chúng thành những thứ hoàn toàn mới, tức là hoạt động một cách sáng tạo.

Để bắt chước đặc tính này, các nhà khoa học máy tính đang phát triển mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN) lấy cảm hứng từ bộ não. Chúng có thể thực hiện tác vụ bằng cách học từ ví dụ cụ thể🧸 mà không cần quy định đi kèm với nhiệm vụ. Cách tiếp cận này cho thấy thành công nhất định trong nhận dạng hình mẫu, khuôn mặt, tiếng nói và dịch ngôn ngữ.

Điều quan trọng là không có sự khác biệt vật lý giữa ANN và máy tính truyền thống. Máy móc sử dụng ANN vẫn sử dụng kết nối transistor như máy tính cá ꦰnhân, nhưng chạy phần mềm mô phỏng kết nối giữa các tế bào trong não người.

Nhiều người cho rằng những trường hợp máy móc thể hiện sáng tạo vẫn là hoạt động theo các quy chuẩn có sẵn. Ví dụ AI chỉ sáng tác nhạc khi được ra lệnh, chúng chưa thể có nhữn🍨g khoảnh khắc bùng nổ cảm hứng như các nhạc sĩ.

"Máy móc đã có dấu hiệu sáng tạo, nhưng chúng ta không thể kết luận là chúng thực sự sáng tạo cho tới khi AI thể hiện cảm xúc, ý thức và khao khát tạo ra🅺 cái mới. Chúng cũng cần có khả năng đánh giá tác phẩm của mình. Một ngày nào đó, máy móc sẽ thật sự có khả năng sáng tạo", Miller nói.

Điệp Anh (theo New Economy)